O impacto da inteligência artificial na sustentabilidade ambiental das áreas funcionais de empresas de manufatura

• Main Author: Amaral, Luís Graça
• Publication Date: 2022
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10071/26272
• topic: Inteligência artificial; Sustentabilidade ambiental -- Environmental sustainability; Estratégias; Artificial intelligence; Strategy

Os consumidores possuem melhores atitudes e intenções de compra sobre produtos ambientalmente sustentáveis devido à consciencialização das alterações climáticas e recursos escassos, problemas do nosso quotidiano. Uma vez que organização tem de a necessidade de alterar o seu alinhamento estratégico de acordo com a implementação das novas tecnologias de inteligência Artificial, todas as áreas funcionais da empresa têm de ir em conta a essa nova estratégia e não só na área da logística e produção. Deste modo, a presente investigação pretende averiguar o verdadeiro impacto da utilização de sistemas de IA nas várias áreas funcionais de empresas de manufatura na procura de serem ambientalmente sustentáveis, respondendo assim ao gap existente na literatura, sendo que a recolha de dados foi de encontro à realização de 16 entrevistas individuais semiestruturadas, ou seja, uma análise qualitativa com base na revisão de literatura efetuada. A maioria das questões de pesquisa levantadas encontram-se alinhados com as teorias propostas pelos autores. Contudo, quando confrontados de como é que as restantes áreas funcionais conseguiam ser ambientalmente sustentáveis através de IA, os entrevistados sugeriram que é necessário analisar a empresa como um todo, não olhando apenas paras as áreas funcionais, uma vez que os únicos desperdícios que estas têm é tempo e energia. Deste modo, é apresentado duas propostas para uma melhor gestão ambiental: através de uma otimização de recursos energéticos (edifícios inteligentes – monotorização do calor numa certa área) e com uma análise preditiva dos possíveis impactos ambientais com a respetiva redução dos mesmos utilizando sistemas de IA.